전 세계 금융과 보험 산업의 중추 역할을 해온 COBOL 기반 메인프레임 시스템은 그 방대한 복잡성으로 인해 현대화 작업이 매우 위험한 과제로 여겨져 왔다. 이에 따라 AWS는 'AWS Transform' 플랫폼을 통해 고대 유물과 같은 코드 베이스와 현대적인 클라우드 아키텍처 사이의 간극을 좁히는 생성형 AI 솔루션을 선보였다.

400개 이상의 기업과 협력하며 얻은 AWS의 핵심 통찰은 AI가 단순히 소스 코드를 읽는 것만으로는 시스템을 완벽히 이해할 수 없다는 점이다. 특히 레거시 프로그램은 규모가 매우 크고 텍스트에 드러나지 않는 특정 컴파일러 동작에 의존하는 경우가 많다. 따라서 AWS는 먼저 결정론적 분석 모델을 사용해 시스템의 의존 관계를 정밀하게 파악한다. 이러한 '플랫폼 인지형' 맥락이 형성되면, AI는 화면상의 코드를 넘어 실제 운영 환경에서의 동작 방식이 반영된 기술 사양을 생성할 수 있게 된다.

이러한 방법론은 은행이나 정부 기관처럼 규제가 엄격한 산업에서 필수적인 '추적 가능성'을 보장한다. 실제로 AI가 추출한 모든 로직은 원본 시스템과 연결되어, 규제 기관에 아무것도 누락되지 않았음을 증명하는 명확한 감사 증적을 제공한다. 그 결과 자동차 대기업 BMW 그룹은 테스트 시간을 75% 절감했으며, 금융 서비스 선도 기업인 Fiserv 또한 현대화 기간을 1년 이상 단축하는 괄목할 만한 성과를 거두었다.

결과적으로 이번 전략은 AI를 단순한 코딩 보조 도구에서 포괄적인 전환 에이전트로 진화시켰다. 분석과 테스트 계획, 그리고 리팩토링 과정을 자동화함으로써 AWS는 과거에 정체되었던 레거시 마이그레이션 작업을 확장 가능하고 예측 가능한 엔지니어링 프로젝트로 변모시키고 있다. 이를 통해 마침내 메인프레임 시스템을 현대적인 시대로 견인하겠다는 비전이다.

전 세계 금융과 보험 산업의 중추 역할을 해온 COBOL 기반 메인프레임 시스템은 그 방대한 복잡성으로 인해 현대화 작업이 매우 위험한 과제로 여겨져 왔다. 이에 따라 AWS는 'AWS Transform' 플랫폼을 통해 고대 유물과 같은 코드 베이스와 현대적인 클라우드 아키텍처 사이의 간극을 좁히는 생성형 AI 솔루션을 선보였다.

400개 이상의 기업과 협력하며 얻은 AWS의 핵심 통찰은 AI가 단순히 소스 코드를 읽는 것만으로는 시스템을 완벽히 이해할 수 없다는 점이다. 특히 레거시 프로그램은 규모가 매우 크고 텍스트에 드러나지 않는 특정 컴파일러 동작에 의존하는 경우가 많다. 따라서 AWS는 먼저 결정론적 분석 모델을 사용해 시스템의 의존 관계를 정밀하게 파악한다. 이러한 '플랫폼 인지형' 맥락이 형성되면, AI는 화면상의 코드를 넘어 실제 운영 환경에서의 동작 방식이 반영된 기술 사양을 생성할 수 있게 된다.

이러한 방법론은 은행이나 정부 기관처럼 규제가 엄격한 산업에서 필수적인 '추적 가능성'을 보장한다. 실제로 AI가 추출한 모든 로직은 원본 시스템과 연결되어, 규제 기관에 아무것도 누락되지 않았음을 증명하는 명확한 감사 증적을 제공한다. 그 결과 자동차 대기업 BMW 그룹은 테스트 시간을 75% 절감했으며, 금융 서비스 선도 기업인 Fiserv 또한 현대화 기간을 1년 이상 단축하는 괄목할 만한 성과를 거두었다.

결과적으로 이번 전략은 AI를 단순한 코딩 보조 도구에서 포괄적인 전환 에이전트로 진화시켰다. 분석과 테스트 계획, 그리고 리팩토링 과정을 자동화함으로써 AWS는 과거에 정체되었던 레거시 마이그레이션 작업을 확장 가능하고 예측 가능한 엔지니어링 프로젝트로 변모시키고 있다. 이를 통해 마침내 메인프레임 시스템을 현대적인 시대로 견인하겠다는 비전이다.